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Erscheinungsjahr
Datensatz Zitierlink:
http://hdl.handle.net/20.500.12708/186978
-
Titel:
COPE: End-to-end trainable Constant Runtime Object Pose Estimation
en
Zitat:
Thalhammer, S., Patten, T., & Vincze, M. (2023). COPE: End-to-end trainable Constant Runtime Object Pose Estimation. In
Proceedings 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
(pp. 2859–2869). https://doi.org/10.1109/WACV56688.2023.00288
-
Verlags-DOI:
10.1109/WACV56688.2023.00288
-
Publikationstyp:
Konferenzbeitrag - Full-Paper Contribution
de
Sprache:
Englisch
-
Autor_innen:
Thalhammer, Stefan
Patten, Timothy
Vincze, Markus
-
Organisationseinheit:
E376-02 - Forschungsbereich Komplexe Dynamische Systeme
-
Erschienen in:
Proceedings 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
-
Datum (veröffentlicht):
6-Jan-2023
-
Veranstaltungsname:
2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
en
Veranstaltungszeitraum:
2-Jan-2023 - 7-Jan-2023
-
Veranstaltungsort:
Waikoloa, HI, Vereinigte Staaten von Amerika
-
Umfang:
11
-
Peer Reviewed:
Ja
-
Keywords:
Object Pose Estimation; Object Detection
en
Projekt (extern):
Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung
Österreichische Forschungsförderungs GmbH
European Comission
-
Projektnummer:
3969-N30
879878
101017089
-
Link (extern):
https://openaccess.thecvf.com/WACV2023
https://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=COPE:%20End-to-end%20trainable
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10030081/proceeding
https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2023/papers/Thalhammer_COPE_End-to-End_Trainable_Constant_Runtime_Object_Pose_Estimation_WACV_2023_paper.pdf
-
Forschungsschwerpunkte:
Visual Computing and Human-Centered Technology: 50%
Automation and Robotics: 50%
-
Wissenschaftszweig:
2020 - Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik: 100%
-
Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper
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